
\section{Evaluación de estrategias}

\subsection{Escenario 1}

Para las trazas de file-scan el análisis no tiene mucho sentido porque nunca referencian por segunda vez un buffer; esto hace que, para todas las estrategias implementadas, el \textit{hit rate} sea necesariamente 0. La única manera de obtener un mejor resultado sería con estrategias de \textbf{prepaging}. Para el caso de index scan clustered pasa exactamente lo mismo.

Para index-scan unclustered empiezan a aparecer hits, aunque no se observa diferencia entre LRU y MRU.

\subsection{Escenario 2}

En este escenario, con trazas de BNLJ, aparecen resultados más interesantes. 
En primer lugar, notemos que para tamaño de memoria 5000, en ningún caso se llega a buscar un bloque como víctima para ser desalojado. Esto quiere decir que las trazas referencian menos de 5000 bloques y por lo tanto el hit rate es óptimo (se produce hit siempre salvo la primera vez que se lee cada página). Por lo tanto, no tiene sentido comparar LRU y MRU en estos casos, siempre dan el valor óptimo. Este valor, sin embargo, es útil para compararlo con el alcanzado con otros tamaños de memoria. En estos casos decimos que \textit{sobra} memoria.

Como se puede ver en las figuras 1 y 2, se obtienen mejores resultados con la política MRU, que intuitivamente no tiene mucho sentido. De hecho, para tamaño 1000 MRU casi alcanza el hit rate óptimo, mientras que LRU está muy por debajo (la mitad o menos).

	\begin{figure}[ht!]
		\centering
		\includegraphics[width=11cm]{BNLJ-ProductXSale-group_50.png}
		\caption{Hit rate en BNLJ-ProductXSale-group\textunderscore{}50}
	\end{figure}

	\begin{figure}[ht!]
		\centering
		\includegraphics[width=11cm]{BNLJ-ProductXSale-group_75.png}
		\caption{Hit rate en BNLJ-ProductXSale-group\textunderscore{}75}
	\end{figure}

Para el último caso de \textbf{Product X Sale} (\texttt{BNLJ-ProductXSale-group\textunderscore{}100}) el tamaño de memoria 100 no alcanza, y los otros dos arrojan un hit rate de 0.

Cuando se hace \textbf{Sale X Product} (tabla más grande a la izquierda) ocurre lo siguiente: para tamaño 100 no alcanza la memoria, para tamaño 5000 sobra memoria y para 1000 es un poco mejor el rendimiento de LRU, de hecho alcanza el óptimo. Sin embargo la diferencia con MRU es mínima (figuras 3 y 4).

	\begin{figure}[ht!]
		\centering
		\includegraphics[width=11cm]{BNLJ-SaleXProduct-group_100.png}
		\caption{Hit rate en BNLJ-SaleXProduct-group\textunderscore{}100}
	\end{figure}

	\begin{figure}[ht!]
		\centering
		\includegraphics[width=11cm]{BNLJ-SaleXProduct-group_250.png}
		\caption{Hit rate en BNLJ-SaleXProduct-group\textunderscore{}250}
	\end{figure}


\subsection{Escenario 3}

Para las pruebas con múltiples buffers se dividió el espacio de memoria en partes iguales para cada tabla. En cuanto a las estrategias de reemplazo, se probó con LRU en cada pool y con MRU en cada pool.

\subsubsection{Caso A}

En este caso, prácticamente no se repiten referencias a páginas, por lo que el hit rate óptimo es muy bajo (0.009319664492078284) y casi siempre se alcanza o se está muy cerca, de manera que no permite mucho análisis.

\subsubsection{Caso B}

En este caso la política MRU es claramente mejor que LRU. Por otro lado, resulta más conveniente tener un único pool que uno por tabla. Esto se ve claramente en la figura 5.

	\begin{figure}[ht!]
		\centering
		\includegraphics[width=11cm]{mixedB_tot10_conc2.png}
		\caption{Hit rate en mixedB\textunderscore{}tot10\textunderscore{}conc2}
	\end{figure}

\subsubsection{Caso C}

Aquí se vuelve a observar el mismo patrón (figura 6), aunque no son tan malos los rendimientos del uso de múltiples buffers.

	\begin{figure}[ht!]
		\centering
		\includegraphics[width=11cm]{mixedC_tot50_conc2.png}
		\caption{Hit rate en mixedC\textunderscore{}tot50\textunderscore{}conc2}
	\end{figure}

\subsubsection{Caso D}

En este caso MRU es un poco mejor para un buffer único, y con múltiples buffers el tamaño 1000 de memoria (200 para cada tabla) no llega a ser suficiente. En realidad la tabla Sale en este caso necesita más del 50\% del espacio (tamaño 500) para ella sola, de manera que no tuvimos en cuenta este caso.

\subsubsection{Caso E}

Esta vez se observa el mismo patrón (figura 7), y vuelve a intensificarse la diferencia entre usar un buffer único y usar múltiples, que sigue sin dar buenos resultados.

	\begin{figure}[ht!]
		\centering
		\includegraphics[width=11cm]{mixedE_tot100_conc5.png}
		\caption{Hit rate en mixedE\textunderscore{}tot100\textunderscore{}conc5}
	\end{figure}
